Evolução do Preço de Venda da Maçã no Mercado Interno: uma análise
através de modelos Bayesianos
Gitana P. Fernandes (BIC-UCS), Maria Emilia Camargo (orientadora) –
[email protected]
Os produtos agropecuários enfrentam problemas associados a preços
relativamente instáveis. Do ponto de vista de comercialização, essa dificuldade
torna-se importante porque é difícil para quem produz ajustar rapidamente sua
produção as alterações do mercado, bem como, as variações cambiais,
políticas e econômicas, associadas às mudanças climáticas, pragas, doenças e
outros fatores que impedem que se façam estimativas precisas de cultivo,
preço e comercialização. Neste contexto, torna-se importante se ter modelos
que representem o comportamento dos produtos agropecuários, assim o
principal objetivo deste trabalho foi realizar uma modelagem da série temporal
representativa da evolução do preço de venda da maçã no mercado interno, no
período de janeiro de 1996 a dezembro de 2008, através da metodologia
bayesiana. O método de pesquisa científica do ponto de vista da natureza e da
forma de abordagem do problema proposto neste trabalho enquadra-se, de
acordo com Silva & Menezes (2001), na categoria de pesquisa aplicada
quantitativa. A pesquisa aplicada quantitativa tem como objetivo gerar
conhecimentos para aplicação prática dirigida à solução de problemas
específicos com o uso de recursos e técnicas estatísticas, que no caso é de
desenvolver modelos de previsão para modelar e prever a evolução do preço
de venda da maçã no mercado interno, através da metodologia bayesiana, bem
como de caráter exploratório, que segundo Tripodi et al.(1975), o estudo
exploratório tem por objetivo “fornecer um quadro de referência que possa
facilitar o processo de dedução de questões pertinentes na investigação de um
fenômeno”. Todo o processo de ajuste, bem como os gráficos foram realizados
através do programa computacional BATS. Foram realizados os testes de
normalidade e de estacionariedade dos dados. O modelo que melhor se
ajustou aos dados para o período analisado apresentou os seguintes fatores de
desconto: para tendência (A1 = 0.90), sazonalidade (A2 = 0.90), e variância (A3
= 0.85). Foram feitas também previsões dos preços com os seus respectivos
intervalos de confiança, bem como construiu-se três cenários para o futuro.
Todo o processo de ajuste, bem como os gráficos foram realizados através do
programa computacional BATS.
Palavras-chave: preço, produtos agropecuários, modelos Bayesianos.
Apoio: UCS.
XVII Encontro de Jovens Pesquisadores - Setembro de 2009
Pró-Reitoria de Pós-Graduação e Pesquisa
Universidade de Caxias do Sul